Últimos artículos para Comportamiento del Usuario

Examinando cómo la privacidad del mempool afecta las transacciones y la equidad en los sistemas de blockchain.

Perspectivas sobre la estructura de Bitcoin, comportamiento de los usuarios y cambios en la red a lo largo del tiempo.

Introducir fricción puede mejorar la calidad del contenido compartido en las redes sociales.

Examinando cómo las cámaras de eco moldean opiniones en las redes sociales.

Examinando cómo los que miran de lejos influyen en la detección de noticias falsas en las redes sociales.

Examinando las limitaciones de privacidad de las direcciones stealth en transacciones de blockchain.

Analizando estrategias de enrutamiento de datos para minimizar la pérdida de paquetes en redes compartidas.

Examinando cómo los datos de sensores de VR plantean desafíos de privacidad para los usuarios.

Un método para encontrar promedios a partir de datos variados de usuarios sin comprometer la privacidad.

Un nuevo enfoque mejora la ciberseguridad para servicios en la nube al predecir amenazas a las VM.

Nuevos métodos identifican cuentas vinculadas para reducir el contenido abusivo en redes sociales.

Un nuevo método para mejorar las recomendaciones de videos reduciendo el sesgo de duración.

Un estudio revela comportamientos y temas entre los usuarios de teorías de conspiración en Twitter en 2022.

Un nuevo enfoque mejora las sugerencias de pedidos de comida usando datos del comportamiento del usuario.

Usando aprendizaje automático para predecir qué segmentos de video los espectadores repiten más.

La investigación revela cómo las etiquetas de postura pueden promover resultados de búsqueda diversos.

Descubre cómo las honeywords pueden mejorar la seguridad de las contraseñas y proteger las cuentas de usuario.

Los factores no observados pueden distorsionar los datos, llevando a conclusiones erróneas sobre las recomendaciones.

Este estudio revela cómo ocurren las transacciones de Bitcoin en diferentes lugares y momentos.

Una nueva herramienta mejora el análisis de contraseñas filtradas para mejorar la seguridad en línea.

Los usuarios están dejando Twitter para irse a nuevas plataformas por cambios en sus gustos.

Un nuevo modelo para evaluar la confiabilidad de los usuarios en las plataformas sociales.

Examinando el comportamiento de los usuarios en Twitter y Parler durante las elecciones de 2020.

MindShift ofrece intervenciones personalizadas para reducir el uso excesivo del smartphone entendiendo los estados mentales.

Presentamos Social-LLM, un modelo que mejora la detección de usuarios en redes sociales usando datos de contenido e interacción.

Examinando cómo la incertidumbre de la IA afecta la toma de decisiones en la salud.

Un nuevo método para monitorear y predecir la propagación de rumores en línea.

Un estudio explora cómo los resultados de búsqueda afectan las opiniones y comportamientos de los usuarios.

Examinando cómo responden las personas a los correos electrónicos de phishing.

Un nuevo método, InfoRank, reduce los sesgos en las recomendaciones en línea.

Un estudio revela por qué los usuarios a menudo se quedan con los que difunden desinformación en las redes sociales.

Este estudio examina perfiles dañinos de Twitter que difunden información engañosa.

Examinando el impacto de las interacciones estratégicas de los usuarios en el rendimiento del servicio.

Examinando cómo las plataformas manejan la desinformación mientras equilibran el compromiso de los usuarios.

Examinando cómo los sistemas de recomendación moldean nuestras elecciones y experiencias en los medios.

Aprende cómo el álgebra tropical mejora los sistemas de recomendación a través de la factorización de matrices.

Este artículo explora formas de mejorar las sugerencias de productos de seguros para los clientes.

Examinando los ajustes de febrero de 2023 y su efecto en el compromiso de los usuarios.

Examinando el comportamiento de los usuarios para mejorar la eficiencia de las estaciones de carga de vehículos eléctricos.

Este estudio examina comunidades que comparten noticias de poca credibilidad en las redes sociales.